迁安市居民出行调查与交通特性分析

为指导中心城区交通规划的展开,迁安市展开中心城区范围内居民出行调查,对迁安市居民交通出行特征进行全面分析.通过居民出行调查数据分析,从性别、年龄、职业、交通工具拥有量、出行率、出行方式、出行分布等方面,梳理迁安市居民样本特征及出行特性,在相应的调查分析基础上,对迁安市交通特性的发展方向进行预测,为交通需求模型的搭建提供参数,为新城交通政策的制定提供依据,也为类似城市的发展提供借鉴.     

城市出租车交通分布预测模型

现有交通需求预测方法以居民出行分析为基础,预测得出的出租车交通分布量实质上是载客出租车的交通分布量,因此其预测值比实际值偏小.基于出租车的运行规律,提出了出租车出行概念,将系统中出租车总出行量分解为载客出租车出行量和空驶出租车出行量,并运用Logit概率选择模型,建立了载客出租车出行量与空驶出租车出行量之间的关系,从而得出了总体出租车的交通分布预测方法.该方法既可以模拟城市现状的出租车交通分布状况,也可以对规划年出租车的交通分布进行预测,避免了传统分析方法对空驶出租车交通量的疏漏.     

“四阶段法”在广州开发区公共交通需求预测中的应用研究

采用基于VB编程的"四阶段法"对广州开发区公共交通需求进行了预测.交通生成预测采用生成率法进行交通发生和吸引量的预测;而交通分布预测则采取增长率法中的弗雷特法;对于交通方式划分根据宏观与微观相结合的思路,采用单约束重力模型来进行开发区未来各规划年交通方式结构的预测;利用前面3个预测数据得出公共交通出行预测.公交出行OD矩阵的得出是广州开发区公交线网规划的依据.利用计算机语言VB开发了相应的计算程序,对相应的预测阶段进行具体的计算.     

基于结构方程模型的城市居民出行方式选择研究

研究居民的出行方式是优化出行结构、科学制定交通需求管理措施的前提。目前针对居民出行方式选择的研究多集中在个人属性和出行特征方面,没有考虑交通供给水平和城市规模的影响。文中在山西太原、运城和吕梁3个规模不同的城市进行居民出行调查,选取个人属性、出行偏好、出行特性、交通供给水平、城市规模和出行方式作为变量,构建居民出行方式选择结构方程模型进行出行行为研究,为交通部门制定交通需求管理政策和优化居民出行结构提供依据。结果表明,经济特征对个人属性的影响最大,经济条件越好的出行者越有可能选择私家车出行;公交供给越充足或停车位供给越少,居民越有可能选择公交车出行;出行偏好期望越高、出行距离越远、出行次数越多的居民选择私家车的概率越大;高峰期出行和工作出行时选择公共交通的概率更大;大城市居民相比中小城市居民更倾向于私家车出行。     

数据挖掘在居民出行调查数据分析中的应用

针对居民出行调查数据背后信息挖掘的需求,介绍了居民出行调查数据挖掘的理论及方法,概述了居民出行调查数据挖掘的常规流程,选择Apriori模型对居民出行调查数据进行分析。以南京市居民出行调查数据为样本实例,采用职业、年龄、受教育程度、出行目的等几种属性,以SPSS软件平台对各属性数据进行关联分析,确定影响居民出行方式选择的因素,得出改善居民出行方式构成的相应建议。     

基于Mixed Logit模型的新建轨道交通客流转移预测

研究以轨道交通客流转移预测为目标,综合考虑居民出行选择习惯、交通信息及交通环境等因素,利用乌鲁木齐市居民出行方式选择SP调查(Stated Preference Survey)数据构建ML(Mixed Logit,混合Logit)模型,对城市轨道交通客流转移进行实证研究。研究结果表明,ML模型能够反映出个体选择喜好的随机特性;居民出行选择习惯、交通信息及交通环境因素显著影响居民向轨道交通转移的选择;轨道交通1号线和2号线建成后,预测可承担乌鲁木齐市南门附近居民31. 75%的出行,该部分出行主要是从常规公交、BRT和出租车转移而来,而私家车出行向轨道交通转移较困难。研究成果可为轨道交通建设的城市特别是新建轨道交通的城市提供有力的数据支撑和理论基础。     

引入土地结构熵参数的出行分布预测广义重力模型研究

在交通出行分布预测中,一般采用非重力模型的方法单独估计区内出行量,而这会导致与出行分布理论不一致性,以及复杂的统计分析.文中借助信息熵理论,建立了土地结构熵模型和引入熵参数的广义重力模型,以获得区内出行和区间出行一致的理论算法.将城市用地规划的构成要素直接引入交通规划,实现了土地利用与城市交通在规划理论和技术上的衔接,提高交通规划的科学性和合理性.以2008年西安市大规模居民出行调查实际数据为基础,进行了区内出行和整体出行预测的误差分析.验证结果表明:构建的广义重力模型有效提高了区内出行估计精度,预测精度提高1倍,误差降低5个百分点,最大误差降低达到15个百分点.      

居民出行调查数据扩样及校核方法应用研究

居民出行调查是构建宏观交通模型和科学制定交通发展战略、方案的重要数据来源,调查过程中随机抽样的困难和沉默需求的增加使得对扩样方法要求越来越高.提出了扩样方法总体思路,分别从户扩样、户拥车调整、人扩样、人口调整和出行扩样等几个方面进行组合扩样.在户拥车和人口调整中分别采用了循环扩样方法,使不同指标误差均在合理范围内.在出行扩样中考虑了分目的沉默需求比例,并结合公交IC卡大数据,对公交出行量和OD分布进行校核.最后将方法应用于佛山顺德区的居民出行调查结果扩样,扩样结果验证了扩样方法的有效性.研究成果可为居民出行调查数据扩样及校核提供思路和方法,对利用居民出行调查数据研究城市总体出行特征具有重要意义.     

网购影响下的城市交通碳排放测算方法研究

主要探讨网络购物的发展对城市客运交通碳排放的具体影响。首先采用马尔科夫链法预测无网购影响下居民购物出行分担结构;之后构建以出行者特征和购物方式服务水平为特征变量的巢式Logit模型,预测网购影响下居民出行分担结构;紧接着建立基于IPCC (Intergovernmental Panel on Climate Change)自下而上法的碳排放测算模型。最后以J市居民出行数据为基础,进行模型参数估计和测算结果分析。结果表明,网络购物的发展对于城市交通,特别是机动车购物出行碳排放有较明显的减排作用。     

基于特征图谱的区域出租车出行需求分布特征研究

以北京为例,基于出租车计价器数据和GPS数据,提取各活动空间的出租车需求发生、吸引强度,选取载客热点交通小区作为典型居民活动空间.采用主成份分析法实现数据降维,并采用Canopy-K means聚类方法,将典型活动空间划分为6类,包括居住地、就业区、商业娱乐区、旅游景区、交通枢纽区及综合型区域.采用特征图谱表征方法,分析了不同类型活动空间出租车出行需求分布时空特征.研究对于掌握区域出租车出行需求产生和吸引的时空分布特征与预测、改善出租汽车运输服务质量,具有重要的意义.     

基于土地利用的开发区交通需求预测模型研究及应用

该文提出了基于土地利用的开发区交通需求预测模型,并将其应用于实际规划工作。首先提出了基于土地利用的交通需求预测的体系框架,建立基于土地利用的居民出行生成预测模型,确定了用于出行分布预测的重力模型以及用于出行方式分担预测的距离竞争曲线模型,在此基础上,将所建立的模型应用于营口沿海产业基地的综合交通规划中,参考国内相关城市案例数据及营口老城区居民出行调查数据标定了上述模型中的参数,研究表明预测模型在开发区的交通规划中具有良好的应用效果。     

公交分担率测算分析与研究

论文从公交分担率的宏观影响因素(社会经济发展、交通基础设施、土地利用、交通政策)及微观影响因素(出行者特性、出行特性、交通方式特性)入手,通过分析研究非集计模型的理论,对关键影响因素进行量化处理,利用南京市现状居民出行调查数据和Trans CAD软件构建了多项Logit(MNL)模型,并对模型计算出的参数结果进行分析,求出样本中各居民所选择常规公交、地铁、出租车这些公共交通的出行方式概率,并与实际公交分担率进行对比,根据绝对误差来评价了模型精度。最后结合交通需求管理的原理以及模型变量提出了提高公交分担率的相关策略。     

基于Logistic模型对居民弹性出行影响因素建模研究

居民弹性出行特征是城市快速发展进程下的产物,随着城市居民生活水平不断提高,弹性出行在所有出行中所占比例逐渐增加,因而对居民弹性出行的研究愈发重要。为研究居民弹性出行特征的影响因素,首先利用居民弹性出行行为调查的RP-SP融合数据,结合方差膨胀检验方法研究影响居民弹性出行特征各因素间的线性相关性,最后构建多元Logistic模型,分析居民弹性出行前获取出行时间信息、天气信息作出出行选择时影响因素的显著性程度。结果表明,在0.05的显著性水平下,影响因素中年龄、游客类型、主要交通出行工具等显著影响居民弹性出行选择;居民出行前获知交通信息,弹性出行的概率能有效降低9%,在一定程度上可以降低交通压力,缓解交通拥挤。     

手机信令数据在城市道路交通量预测中的应用

交通量预测是城市道路可行性研究的核心内容,准确性和可靠性主要依据基础交通调查的准确度和覆盖率,而面对城市居民出行调查,问卷调查等传统的城市居民出行调查存在工程量浩大、耗时耗力、样本量低、经济投入巨大等诸多弊端。随着手机普及率的提高,手机覆盖了城市绝大多数人口,采用手机信令分析技术替代传统的出行调查成为可能。选择长沙市手机信令数据为基础,以长沙市人民路过湘江隧道的交通量预测为例,介绍了通过手机信令数据处理实现交通预测的解决方案。     

一个公共交通智能调度管理系统的设计

通过对温岭市公共交通居民出行决策调查分析，得到温岭市居民对公交出行的社会需求。根据调查得到的统计结果，设计出解决温岭市公交出行存在问题的公共交通智能调度管理系统，通过该系统可以使交通参与合理选择出行路线，节约出行时间．使公共交通出行更加方便、快捷，使交通管理从被动向主动方向转变。     

交通大数据平台效益评价方法

为反映交通大数据平台受益对象的多元化,与传统ITS效益评价基于车辆所有者经济效益不同,给出了基于居民出行方式分担比的经济效益计算方法.该效益包括小客车、出租车、公交车等不同交通工具车辆运输成本、乘客出行时间成本、CO2排放环境等成本节约效益,采用加权平均法得到总效益.在乘客出行时间成本计算中,考虑收入对交通方式选择的影响,给出了不同出行方式不同目的人工时间成本计算方法及参数取值.为反映交通大数据平台信息发布对出行行为选择的影响,采用有无对比法,提出了因交通方式转移而产生的车俩运输成本、CO2排放环境成本效益计算方法.以武汉交通大数据平台建设为例,给出了影响范围与主要参数取用方法,进行了成本效益预测分析实证研究.解决了交通大数据平台效益分析定量化的问题,为交通平台类项目经济效益评价提供了理论方法.      

基于DAG-SVM的居民出行方式选择模型

提高居民出行方式的预测精度对于评价交通规划方案、交通策略的效果具有重要意义.应用心理学、行为科学的方法分析了出行决策的思维过程,将出行决策过程结构化,建立出行情景库,并采用主成份法分析了影响方式选择的主要因素,作为支持向量机模型的输入.利用统计学习理论分析了支持向量机与神经网络在建模原理上的区别,建立了基于有向无环图-支持向量机(DAG-SVM)的方式选择模型,阐述了模型的具体步骤.通过实验对不同核函数的预测效果进行了评价,并采用网格法和遗传算法进行参数寻优.结果表明,核函数选择径向基函数效果较理想,参数寻优方法上遗传算法比网格法效果更好.通过优化后,DAG-SVM模型的整体预测精度达到了82.3%,比神经网络提高了近9%.但对出租车出行的预测准确率略低于其他方式,这主要由于出租车常被作为特殊情况下的备选方式,其出行规律性相对较差.      

一种基于多源数据的出租车分布预测方法研究

为了改善传统的交通需求预测方法以居民出行OD调查为基础,得出的交通分布结果受样本量等因素影响,预测值与实际值相差较大的问题,本文提出基于现有出租车GPS数据、计价器数据和电召数据的一种基于多源数据融合的出租车分布预测方法,进行出租车出行分布预测.该方法可以根据多源历史数据估计出租车OD分布,并可通过预测未来出租车OD分布,提高预测准确率.     

团块状单中心大城市的出行距离分布规律研究

城市出行距离分布是交通需求研究的基础.以紧凑布局的团块状单中心大城市为研究对象,在充分分析居民出行调查数据的基础上,对短距离、中距离、长距离3种长度进行了划分,并探讨了居民出行总量在这3种不同长度下的分布规律.     

保定市居民出行特征调查报告

居民出行特征调查是编制城市综合交通规划及各类相关规划的基础,为政府的交通政策制定提供依据.该文以大量、翔实的实地调查数据为基础,详细分析了保定市2008年的居民出行基本特征、出行方式特征及出行时间特征,为编制综合交通规划、制定交通政策做准备.